更新信號的階段性融資效應(yīng)：基于眾籌市場的跨類別實證研究

王 偉，何 翎，Kevin Zhu，孫 銳，王洪偉

（1.華僑大學(xué)工商管理學(xué)院，福建 泉州 362021；2.Rady School of Management，University of California San Diego，USA；3.同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092）

1 引言

眾籌是一種全新的融資方式，市場潛力巨大。知名的眾籌平臺Kickstarter吸引了超過1000萬位投資者，并為10萬多個項目成功融資23億美元，但仍有超過50%的項目融資失?。?］。融資失敗的原因有項目質(zhì)量、社會關(guān)系、投資回報、文本描述、市場競爭等多種因素［2-4］。因此，如何提高融資效果倍受學(xué)界和業(yè)界關(guān)注。

與此同時，鑒于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的薄弱，大量的智力成果被剽竊［5］，擾亂了市場秩序。在線融資中，創(chuàng)業(yè)者必須詳細(xì)描述項目內(nèi)容，其創(chuàng)意很容易被剽竊者抄襲。事實上，項目創(chuàng)意被抄襲是很多融資者都需要面對的嚴(yán)峻問題［6］，創(chuàng)意的泄漏層出不窮，尤其是在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)還不完善的國家和地區(qū)。因此，融資者不會一次性地把所有創(chuàng)意公之于眾，而是根據(jù)市場反饋，采取階段性的信號更新，每次更新都向投資者傳遞一些新信號。然而，這種策略具有一定風(fēng)險，投資者或許會因為信息不全面，認(rèn)為項目不成熟而拒絕投資。實際上，眾籌融資過程是一種不完全信息動態(tài)博弈。融資者需要在信號更新收益與項目創(chuàng)意泄漏之間進(jìn)行權(quán)衡，選擇在最佳時機(jī)把最合適的信號傳遞給投資者，而又不至于項目創(chuàng)意被完全公開。投資者由于不能一次性獲得關(guān)于項目的全部信號，通常對現(xiàn)有項目信號存在一定的扭曲和誤解［7］，因此從投資者角度看，他們希望獲得盡可能多的信號，以方便決策。

在動態(tài)文本信號傳遞中，通常以階段性信號更新的形式呈現(xiàn)，這種模式避免了一次性把項目創(chuàng)意暴露在外，融資者依據(jù)市場反饋調(diào)整信號內(nèi)容和更新頻率，有效的保護(hù)了項目創(chuàng)意。從實際數(shù)據(jù)上看，已有研究證實了更新次數(shù)越多，越容易融資成功［8］。盡管如此，還是有很多融資者忽視了項目的更新，沒有認(rèn)識到階段性信號更新的經(jīng)濟(jì)價值。

關(guān)于信號更新對融資效果的影響，仍缺少深入探究，歸納相關(guān)研究［8］，理論上：（1）我們尚不清楚融資者期望向投資者披露哪些主題的信號，與項目內(nèi)容有關(guān)的內(nèi)部信號更有效？還是與市場推廣有關(guān)的外部信號更有效？（2）缺少項目屬性對更新信號的影響的分析，例如項目類別之間的差異比較；（3）從信號理論的角度重新闡釋階段性信號更新的理論模型。實踐上，信號更新成為被研究者忽略的一個方面，難以為融資者提供有效的信號更新策略。為此，提出以下研究問題：

（1）如何確定更新信號的主題及其頻率？內(nèi)部信號更新與外部信號更新的效用差異？

（2）針對不同項目類別，信號更新策略是否存在差異？如有，其差異是什么？

信號理論被廣泛用于解釋信息不對稱背景下個體的決策差異［9］。眾籌融資模式為信號理論的應(yīng)用提供了另一種場景。融資者必須通過一些信號來傳達(dá)有關(guān)項目的信息，信號決定了投資者的投資意愿。由于眾籌模式的特殊性，融資者必須保證有關(guān)項目的信號被準(zhǔn)確的傳遞給潛在投資者，并被潛在投資者準(zhǔn)確的觀察和理解，在這個過程中還需要盡可能避免項目創(chuàng)意被剽竊和抄襲。從投資者的角度來看，投資者依據(jù)信號分析融資者提出的創(chuàng)意是否優(yōu)于現(xiàn)有方案，或者提供比現(xiàn)有方案更大的價值，或者降低運(yùn)營成本［10］。因此，為了成功融資，創(chuàng)業(yè)者傾向于向投資者盡可能的多發(fā)送信號，以激勵投資者的短期投資。但是創(chuàng)業(yè)者面臨的困境是：一旦過多的發(fā)送信號，就有可能使互聯(lián)網(wǎng)用戶明確知曉項目運(yùn)行的細(xì)節(jié)，因此，項目創(chuàng)意很可能被泄漏和剽竊；過于頻繁的信號也會造成信息過載，導(dǎo)致信號接受者的反感。

采用文本挖掘技術(shù)，對更新文本進(jìn)行層次聚類，識別更新信號的文本主題，并建立計量模型，用于評估階段性信號更新對融資效果的影響。本研究從理論上豐富了信號理論在在線融資領(lǐng)域中的應(yīng)用，尤其凸顯了階段性信號傳遞方式對于提升信號傳遞效率、保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的重要作用；實踐上，為融資者和在線融資平臺進(jìn)行在線融資提供了指導(dǎo)。

2 研究假設(shè)

對非結(jié)構(gòu)化文本的數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)，臺詞和劇本中的特定關(guān)鍵字能夠影響電影票房［11］。類似的，對eBay上的用戶評論進(jìn)行分析，能夠準(zhǔn)確抽取商品的產(chǎn)品特征以及與品牌相對的市場定位［12］。這表明文本描述會影響文本閱讀者對商品價值的評估，進(jìn)而影響購買意愿和商品銷量。眾籌項目的更新文本是典型的用戶產(chǎn)生內(nèi)容（User Generated Content，UGC）。融資者可以在任何時間采用任何形式和內(nèi)容對項目進(jìn)行更新，因此，融資者描述的更新信息會形成不同的主題［13］。文本傳遞了項目的質(zhì)量信號和項目進(jìn)展，展示了眾籌項目實施進(jìn)度，因此，在投資者看來，這預(yù)示了能夠獲得融資者承諾回報的可能性。

融資者向投資者傳遞在線文本信號包含多種主題，一方面是因為融資者長期以來形成的對事物的描述習(xí)慣造成的；另外一方面是由于眾籌平臺不對融資者發(fā)布的更新信號進(jìn)行詳細(xì)審查，這導(dǎo)致更新信號的多樣性，例如：一些融資者重視項目回報，因此更新一些與回報有關(guān)的信號，而持不同觀點的融資者可能更新其他主題信號。文本主題會對項目的融資效果存在不同程度的影響［14］，信號更新的主題與融資者對信號效用的認(rèn)知密切相關(guān)，有融資者頻繁更新與項目進(jìn)度有關(guān)的信息；而另外一些融資者希望通過在線推廣提高融資效果，因此，頻繁對項目進(jìn)行推廣。通常認(rèn)為，文本豐富了用戶對產(chǎn)品的認(rèn)知［15］，且文本主題的經(jīng)濟(jì)效用與產(chǎn)品屬性密切相關(guān)，文本讀者會依據(jù)產(chǎn)品的特點和屬性來評估文本主題提供的價值［16］。例如：藝術(shù)類項目的投資者更加重視融資者的身份和藝術(shù)成就；而這類信號對科技類項目的影響則小得多［2］。因此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：文本更新信號的不同主題對用戶投資意愿的影響存在差異。

已有研究通常將融資分為多個階段，早期參與者會影響后來者的投資行為。投資行為呈U 型模式，即項目啟動第1周和最后1周融資比例最高，中期則是疲憊期［17］。隨著項目的進(jìn)行，投資者受到其他眾多項目的邀請而變得疲憊不堪，這在融資目標(biāo)較高的項目中尤為明顯，這種行為模式展示了一定的時間性。而另外一種與時間相關(guān)的影響因素來自投資者集群［18］。因此，前期投資者與后續(xù)投資者對項目質(zhì)量判斷的標(biāo)準(zhǔn)存在差異，前者更加注重項目質(zhì)量信號；而后期投資者則可以利用前期集群輔助判斷項目質(zhì)量。從這個角度上看，后期投資者對質(zhì)量信號的依賴會相對前期投資者小一些。除了集群效應(yīng)，截至效應(yīng)也廣泛存在，約2／3項目都是在最后一周才完成融資［19］。研究指出，在不同融資階段，信號更新的效用存在差異，例如，融資即將結(jié)束時，更新關(guān)于“回報”的主題對投資者具有顯著正面刺激［8］。在線文本具有鮮明的時間性，一般來說熱點維持的周期僅為數(shù)天，很少有超過10 天熱點周期［20］。這表明在線文本具有很強(qiáng)的時間性，在文本創(chuàng)造的初期階段如果不能吸引用戶關(guān)注，就很可能消失在海量文本中。

在線眾籌項目中，融資者不是被動接受這種集群效應(yīng)和時間效應(yīng)，而是能夠采取行動吸引投資者，文本更新是其中一種方式。文本更新可以被用來進(jìn)行社會化推廣或者其他的推廣活動，尤其是接近項目即將結(jié)束的時候，社會化推廣是比較有效的方式［21］，眾籌項目的文本更新展示了較強(qiáng)的時間效應(yīng)。為此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)2-A：在項目融資的不同階段，信號更新效用存在差異。

假設(shè)2-B：越臨近項目融資截止日，信號更新的正面效果越強(qiáng)烈。

內(nèi)部信號是指與項目內(nèi)容有關(guān)的信號，例如項目內(nèi)容調(diào)整、融資目標(biāo)調(diào)整等。而外部更新是融資者向投資者傳遞一些與項目內(nèi)容本身無關(guān)的信號，例如：表示感謝、廣告行為等。這兩種不同的信號模式可能帶來顯著的效用差異［22］。內(nèi)外信號特征的差異可能來自信號特征的影響力，且文本主題對不同類別的主體行為的影響存在差異［23］。而對研究對象的分類方法上，一種常見的方式就是按照內(nèi)部視角和外部視角進(jìn)行分類［24］。在基于回報的眾籌模式中，參與眾籌的動機(jī)在于希望項目獲得成功，從而得到融資者事先承諾的回報［17］。融資者在項目描述中對投資者的承諾回報刺激了投資者的投資意愿，大多數(shù)投資者關(guān)注的是項目本身的質(zhì)量，而非質(zhì)量以外的其他因素。從項目質(zhì)量的屬性來看，相對外部的信號（例如：廣告信號等），項目質(zhì)量屬于項目內(nèi)部信號，即項目內(nèi)部特征比外部特征更加重要。但投資者身份的差異決定了對信號的期待有所不同，例如親朋好友是因為社會關(guān)系而參與投資［25］，因此，極有可能項目外部特征有關(guān)的信號也有正面效果。

以項目內(nèi)容調(diào)整和廣告行為作為例子，前者表達(dá)了融資者對眾籌項目融資計劃的重大改變，表明了融資者對項目的前期規(guī)劃可能存在不足，因此，在項目上線以后對項目內(nèi)容進(jìn)行修正，這種調(diào)整是與項目內(nèi)部特征有關(guān)的改變，對用戶既存在正面的影響，又存在負(fù)面的影響。正面影響來自于投資者觀察到的融資者對項目的修正，使項目更加符合市場需求；而負(fù)面影響來自于投資者對項目質(zhì)量的懷疑，準(zhǔn)備充分的項目不會在上線融資后立即調(diào)整與項目計劃有關(guān)的內(nèi)容。而廣告文本更新則會貫穿整個融資周期，無論融資者以何種形式進(jìn)行廣告，其更新內(nèi)容都是與項目外部特征有關(guān)的信號，這類信號是一以貫之的宣傳手段，因此，對項目融資的影響應(yīng)該是正面的［26］。為此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)3-A：信號更新包括產(chǎn)品的內(nèi)部特征與外部特征，這兩類特征對融資的影響存在顯著差異。

假設(shè)3-B：相對內(nèi)部特征的更新信號，外部特征的更新信號更能夠吸引投資者參與投資。

文本可以視為投資勸說語言，其風(fēng)格、修辭手法都會影響到勸說效果，這些不同的勸說模式在不同項目類別下呈現(xiàn)了較大的差異［2］。有學(xué)者認(rèn)為不同項目類別應(yīng)側(cè)重于不同主題，例如：對于科技類項目，更新?lián)Q代快，項目介紹應(yīng)突出創(chuàng)意；而對于藝術(shù)類項目，融資者的個人藝術(shù)氣質(zhì)更值得關(guān)注，因此項目介紹應(yīng)突出融資者的個人特質(zhì)及藝術(shù)成就［27］。這些研究均表明在不同的項目類別下，即使采用相同的信號更新策略，用戶感知價值會出現(xiàn)顯著差異，導(dǎo)致不同的融資效果。

項目類別之間的差異可能來源于兩個因素：（1）評價標(biāo)準(zhǔn)的差異，項目特征必然導(dǎo)致不同的評價標(biāo)準(zhǔn)，例如：食品類項目既要滿足安全指標(biāo)，又要求色香味俱全，但是在舞蹈類項目中，顯然是另外一類評價標(biāo)準(zhǔn)［27］。評價標(biāo)準(zhǔn)的差異既受到項目本身的影響，又受到投資者偏好的影響［28］；（2）市場競爭狀況，由于不同類別的眾籌項目面臨的競爭狀況并不一致，導(dǎo)致了不同類別項目融資績效的差異［2］。另外，不同項目類別之間，投資者的行為模式與偏好的差異也受到資源的限制。以科技類項目與戲劇類項目為例，科技類項目受到投資者本地資源偏好的影響較小，用戶更加關(guān)心這類項目本身的質(zhì)量，因此，科技類項目能夠吸引來自世界各地的投資者；相反，戲劇類項目受到地理位置的限制較大，用戶偏好的戲劇類項目通常具有文化相似性，這好比是地方戲曲通常只能受到某個地區(qū)的用戶歡迎，而難以擴(kuò)展到其他區(qū)域，因此，戲劇類項目的一個重要評價標(biāo)準(zhǔn)是文化相似性。這種偏好的不一致導(dǎo)致了投資者評價標(biāo)準(zhǔn)的差異，以及融資效果的差異［28］。為此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)4：不同項目類別下，投資者的關(guān)注點和偏好不一致，因此，不同項目類別下的信號更新的效用存在顯著差異，導(dǎo)致不同的信號更新策略。

3 研究數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)來自Kickstarter，Kickstarter是世界上最大的基于回報的眾籌平臺，具有一定代表性。表1展示了數(shù)據(jù)匯總結(jié)果。所有項目的平均融資成功率約為52%，但是項目類別之間呈現(xiàn)較大的差異，例如：戲劇類項目與時尚類項目形成鮮明對比（71.38%和38.07%）。在其他統(tǒng)計指標(biāo)上，項目類別之間也展示了顯著差異，例如在信息更新數(shù)量上，游戲類項目更新最頻繁，平均達(dá)到14.48次；而舞蹈類項目的信號更新頻率最低，平均僅為3.5次。這表明有必要深入分析不同項目類別之間的信號更新差異。

在數(shù)據(jù)集中，無更新的項目融資成功率僅為15%，這與52%的總體融資成功率形成鮮明對比。而有1次信號更新的融資成功率達(dá)到29.88%，有3次以上更新的成功率為50%以上；更新次數(shù)與融資成功率的相關(guān)系數(shù)為0.4008***，這表明頻繁的信號更新能夠提升眾籌項目融資成功率。

4 研究模型

4.1 文本挖掘模型

鑒于無監(jiān)督算法具有較好適應(yīng)性，為了直觀的觀察分類結(jié)果，采用文本聚類算法對眾籌項目的更新文本進(jìn)行處理。由于unigram 模型難以捕捉文本含義，例如，對于“fund”，很難依據(jù)unigram 判斷該關(guān)鍵詞所表達(dá)的含義。但采用bigram 后，可以得到類似“%fund”的詞（過濾了數(shù)字），顯然，這是關(guān)于融資進(jìn)度的詞匯，因此本文采用bigram 模型。實驗基于Linux 平臺，借助開源的NLTK 包，采用Python腳本實現(xiàn)。

原始語料存在較多無意義的連詞，去除后只保留有實際意義的詞匯分析文本主題，這部分無意義的詞匯是本文采用的停用詞。隨后的文本預(yù)處理包括：語料規(guī)范化、去停用詞、去非頻繁詞、詞根提?。ú捎肞orterStemmer）、文檔-詞語矩陣轉(zhuǎn)化等操作。圖1顯示了語料中前50個頻繁詞以及頻率，其中，表示感謝、融資進(jìn)度匯報、剩余時間提醒、項目回報信息、內(nèi)容更新發(fā)布等是常見的信號更新主題。

為了圓夢，他與公司領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊成員一起群策群力，集思廣益，高起點、高標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計遠(yuǎn)景，謀劃未來，一門心思打造中國最優(yōu)秀、最出色、最過硬的安保精英團(tuán)隊。

但是，基于頻率的關(guān)鍵詞統(tǒng)計難以衡量詞語的重要性，也不能對詞語進(jìn)行主題分類。為了得到更新文本所表達(dá)的主題，對文本主題進(jìn)行層次聚類［29］。步驟如下：（1）把語料轉(zhuǎn)化為詞項-文檔矩陣，行代表詞項，列代表文檔；（2）采用歐幾里德距離函數(shù)，計算詞語間的距離。距離代表詞之間的相似度：若兩詞頻繁共現(xiàn)，則相似度越大，距離越??；反之亦然；（3）對文本進(jìn)行聚類，類間的區(qū)分度采用Ward最小方差，即聚類目標(biāo)為：類簇內(nèi)的詞語相似度最大；而類簇間的區(qū)分性足夠大。

需要人工確定更新主題類別數(shù)k。k太大會導(dǎo)致分類的重疊，k太小會導(dǎo)致分類不徹底，不具有足夠的區(qū)分度。為此，從k=20開始嘗試輸出聚類結(jié)構(gòu)，輸出屬于該類的前N個詞。人工分析輸出結(jié)果，如果聚類有重合，令k減1，依此類推，直到聚類結(jié)果沒有重疊。圖2顯示了文本層次聚類結(jié)果圖。

最終，將更新文本的主題分為6類：時間提醒、表示感謝、進(jìn)度匯報、社會化推廣、內(nèi)容更新和回報有關(guān)。在已有研究中，研究者曾提出了7 類文本主題［8］，但是經(jīng)過檢測，我們發(fā)現(xiàn)問答類主題均可以較好被其他主題覆蓋。文本主題是分類變量，每一個更新文本屬于且只屬于一個主題分類。隨機(jī)挑選100條更新文本，進(jìn)行人工判斷和分類，均能落到上述文本主題之中，沒有出現(xiàn)無法分類或分類重疊現(xiàn)象。

4.2 計量模型

計量模型如圖3所示，因變量為項目融資狀態(tài)。信息更新可分為外部因素更新和內(nèi)部因素更新，外部因素是指與項目本身無關(guān)的因素，包括時間提醒、表示感謝、以及社會化推廣主題；內(nèi)部因素是指與項目內(nèi)容有關(guān)的更新文本，包括進(jìn)度匯報、內(nèi)容更新以及與回報有關(guān)的主題。

圖3 研究模型

計量模型可表示成公式（1）。其中，Successi為虛擬變量，代表項目i融資是否成功，0為失敗，1為成功；U′i為項目i的有關(guān)信號更新的向量；Z′i為控制變量向量；α為截距；β和γ表示有關(guān)信號更新變量的系數(shù)以及控制變量的系數(shù)；εi是隨機(jī)擾動因素，服從正態(tài)分布，即ε=N（0，δ2）。由于Kickstarter采用“All-or-Nothing”融資模式，線性回歸模型并不適應(yīng)這類融資模式，廣義線性模型作為線性模型的擴(kuò)展，通過鏈接函數(shù)建立因變量的數(shù)學(xué)期望值與線性組合的預(yù)測變量之間的關(guān)系，允許數(shù)據(jù)具有非線性結(jié)構(gòu)。鑒于Kickstarter融資結(jié)果的二值性（成功或者失?。┨攸c，我們采用廣義線性模型中邏輯回歸（Logistic regression）對模型進(jìn)行擬合。

融資過程中會出現(xiàn)一種情況：融得的資金越多，融資者越愿意頻繁更新項目，這可能導(dǎo)致內(nèi)生性問題，需要加以解決：（1）只選擇融資期限內(nèi)的信號更新。因為一旦融資期結(jié)束后，眾籌項目的融資結(jié)果就已確定；（2）采用更新的滯后變量作為工具變量。信號更新涉及時間，內(nèi)生解釋變量與滯后變量有關(guān)，由于滯后變量已經(jīng)發(fā)生，故“前定”與擾動因素不相關(guān)［30］。

5 研究結(jié)果與討論

5.1 文本更新主題與融資成功率

表2展示了各個階段的信號主題對融資成功率的影響。具體來說，在前期，所有信號主題均對融資成功率存在顯著影響。其中，進(jìn)度匯報、時間提醒和表示感謝顯著提升了成功率；而內(nèi)容更新、回報有關(guān)以及社會化推廣卻降低了融資成功率。這傳遞了以下信息：（1）不宜在前期進(jìn)行內(nèi)容調(diào)整，否則會讓潛在投資者認(rèn)為項目準(zhǔn)備不充分；（2）不宜在項目剛上線就與投資者談?wù)摶貓?。研究表明，早期投資者通常為融資者的親朋好友，他們是因為社會關(guān)系而非回報而支持項目［25］；（3）早期的社會化推廣對融資成功率具有顯著負(fù)面影響，可能是因為在早期投資者數(shù)量較少，社會化推廣難以形成集群效應(yīng)（中期的社會化推廣也呈現(xiàn)負(fù)面效用，但不顯著；后期的社會化推廣才具有顯著正面影響）。

在中期，進(jìn)度匯報、表示感謝以及時間提醒提升了融資成功率，表明這3個主題能夠顯著促進(jìn)融資。回報有關(guān)主題也提升了融資成功率，但不顯著。內(nèi)容更新與社會化推廣負(fù)面影響融資成功率，但不顯著，且系數(shù)極?。ň鶠?0.007）。

在后期，所有更新主題均顯著提升了融資成功率。其中，表示感謝、進(jìn)度匯報和時間提醒最為有效，其次是回報有關(guān)、內(nèi)容更新和社會化推廣的主題。為此，對融資者的建議是：在后期應(yīng)盡可能多更新一些信息，無論這些信息反映何種主題。

信號更新涉及眾籌項目的內(nèi)外部信號，約65%的更新都是針對外部特征，只有35%是有關(guān)內(nèi)部特征的更新。表3展示了不同階段的內(nèi)外部信號更新對融資效果的影響。在前期，內(nèi)部信號顯著降低了融資成功率（-0.024***），而在中后兩期均顯著提升了融資成功率。因此，在前期應(yīng)盡量避免與內(nèi)部信號有關(guān)的信息更新。而外部信號在3個階段均顯著提升了融資成功率，這表明在任何時候更新與外部信號有關(guān)的信息都能促進(jìn)融資成功。

表2 每個階段的信號對項目融資成功率的影響分析

表3 內(nèi)部信號與外部信號在不同階段的效用分析

5.2 項目類別差異

對于不同的項目類別，投資者的關(guān)注焦點存在差異。將項目劃分為體驗類、生活類以及藝術(shù)類等不同項目類別，表4展示了不同類別下，每類信號的效用。對于體驗類項目，在前期，進(jìn)度匯報、時間提醒以及表示感謝都會顯著提高融資成功率；而內(nèi)容更新、回報有關(guān)以及社會化推廣不利于融資。在中期，進(jìn)度匯報和表示感謝更能打動投資者。在后期，所有更新主題均對成功融資具有正面影響。

對于生活類項目，前期應(yīng)當(dāng)突出進(jìn)度匯報、時間提醒以及表示感謝的主題，這與體驗類項目類似。在中期，應(yīng)該突出進(jìn)度匯報與表示感謝，這也與體驗類項目的策略類似；不同的是，這個階段的社會化推廣幾乎都呈現(xiàn)正面影響，但并不顯著。在后期，幾乎所有的更新主題都能促進(jìn)成功融資。因此，生活類項目與體驗類項目的信號更新策略基本一致。

表4 不同信號主題在每個項目類別的效用分析

對于藝術(shù)類項目，在前期，幾乎所有的更新主題對融資都沒有顯著影響（藝術(shù)項目例外），因此可以考慮不必提供信號更新。在中期，只有進(jìn)度匯報和表示感謝提升了融資成功率。另外，社會化推廣的系數(shù)都為正，但不顯著。而在后期，時間提醒、進(jìn)度匯報和表示感謝是最有效的更新主題，其他更新主題的效果不明顯。

6 理論貢獻(xiàn)與管理啟示

6.1 理論貢獻(xiàn)

普遍認(rèn)為，投融雙方存在單邊信息不對稱。在投資者看來，融資者為了獲得資金，會隱瞞或夸大項目信息。此外，鑒于單筆投資金額較少，投資者對項目的監(jiān)管動機(jī)也小，融資者的行為更具不確定性。對融資者來說，投資者相對透明，他們只需提供資金支持，無需提供其他方面信息。其實不然，投融雙方的信息不對稱是雙邊的。融資者面臨兩難選擇：“知無不言”或“言多必失”。一方面需要盡可能宣傳項目，打消投資者的疑慮；另一方面，又擔(dān)心創(chuàng)意泄露，商業(yè)計劃被剽竊和抄襲。因此，對融資者而言，投資者的動機(jī)不透明，潛在的道德風(fēng)險會降低融資者的信息披露意愿。

圖4 眾籌市場的信息反饋過程

為此，融資者不會把所有信息一次性公之于眾，而是在合適的時間向外界分階段地發(fā)布。實證結(jié)果驗證了這種策略的有效性，可通過信號理論來解釋［9］。如圖4所示，對融資方而言，投資方的動機(jī)不確定，其道德風(fēng)險構(gòu)成了融資方的信號成本；另一方面，引入時間因素，在不同階段，不同類型的更新主題帶來的信號收益各不相同。為此，融資者需要權(quán)衡信號收益與信號成本，優(yōu)化不同更新主題的發(fā)布時機(jī)，這種動態(tài)信息優(yōu)化模型豐富了信號理論。

圖5 眾籌項目信號更新的收益曲線示意圖

圖4的市場反饋過程可以描述為圖5所示的收益曲線。在時間軸上，融資者會進(jìn)行多階段的信號更新，而收益軸表示了融資者能夠觀察到的信號更新收益（即上次信息更新以后新獲得的融資狀況）。CI，CII和CIII分別代表3種不同的效用函數(shù)，CII表示收益最低的更新；而CIII表示收益最高的更新。從收益函數(shù)上，可以得到每類信號更新帶給融資者的效用，同時圖5也動態(tài)展示了每個階段信號更新的效用。

將圖5所示的更新收益曲線轉(zhuǎn)換為階段性更新的收益函數(shù)表，如表5所示。該表描述了每個階段更新給融資者帶來的效用差異。依據(jù)已有研究：投資者具有U 型偏好［17］，因此，在項目融資的最初階段以及最后階段的信號更新效用最大。但是該實證結(jié)果并沒有從理論上解釋為什么在初期階段和末期階段的更新效用更大，這為信號理論的研究提供了新視角。

表5 階段性更新的收益函數(shù)表

以均衡的觀點來看，至少滿足以下條件之一才能實現(xiàn)動態(tài)均衡：（1）邊際產(chǎn)出大于邊際成本，即ΔY i-ΔY i-1＞Ci；（2）項目融資獲得成功，即 ΔY i≥Goali。但是該收益函數(shù)并沒有展示不同項目類別之間的成本效用差異，以及時間因素的影響。眾籌項目在信號傳遞中的成本很大程度上不是固定的，而且信號的真實度與信號內(nèi)容也具有較高的不確定性。根據(jù)信號的保真度與溝通的成本效率理論［31］，高成本信號傳遞具有較好的穩(wěn)定性和保真度；而低成本信號傳遞卻不能達(dá)到類似的效果。這種二分的信號傳遞方式在眾籌項目的信號更新中表現(xiàn)為：（1）高成本更新：有關(guān)項目內(nèi)容的更新，例如：內(nèi)容調(diào)整、回報更新等；（2）低成本更新：無關(guān)內(nèi)容的更新，例如：社會化推廣、表示感謝等。從這個角度上看，高成本更新的效用應(yīng)該更加高效，但是本文的實證分析結(jié)果卻提供了一種反例：有關(guān)內(nèi)容的更新效用較差，這豐富了我們對信號理論的理解。

圖6 信號傳遞理論在眾籌信息更新的實踐模型

對信號理論在管理研究領(lǐng)域的實踐模型進(jìn)行擴(kuò)展［32］，圖6展示了信號理論在眾籌信號更新的實踐模型。在該模型中，融資者首先選擇信號主題，在信號傳遞過程中，信號內(nèi)容的影響受到傳遞時機(jī)（階段）、項目特征等因素的影響，可以認(rèn)為這些因素是該模型的調(diào)節(jié)變量。同時，融資者是否傳遞信號受到融資者對投資者以及整個眾籌市場的信任因素影響，當(dāng)融資者認(rèn)為信號接受者是值得信任的，就更容易傳遞信號。最后融資者獲得信號更新的階段性收益，并且該過程會重復(fù)多次，最終在融資終止時結(jié)束。

6.2 管理啟示

本文對融資者及眾籌平臺有效實施信號更新具有重要的管理啟示，信號更新有助于投資者了解項目，同時提高項目曝光率，并一定程度上保護(hù)項目創(chuàng)意。不同的更新主題對融資成功率的影響存在顯著差異。影響最大的是表示感謝，在線文本的感情信息會影響用戶的購買意愿［33］，這種影響在眾籌融資領(lǐng)域也成立［34］；其次，進(jìn)度匯報、時間提醒和回報有關(guān)也是比較有效的更新主題。在所有更新主題中，有關(guān)內(nèi)容的更新影響最小，因此，融資者應(yīng)該在項目準(zhǔn)備期盡量使項目信息完備，避免在融資期限內(nèi)更新內(nèi)容有關(guān)的信息，尤其是在融資的第一階段。

研究結(jié)論為融資者提供了信號更新策略，在不同的籌資階段更新策略應(yīng)有所差異：（1）越是臨近融資結(jié)束，信號更新的效果越明顯；（2）在不同的籌資階段，應(yīng)該突出的更新主題也有差異。在前期，表示感謝和時間提醒比較有效，而內(nèi)容更新、回報有關(guān)、社會化推廣存在顯著負(fù)面影響；在中期，進(jìn)度匯報和表示感謝是最有效的更新主題；而在后期，表示感謝、進(jìn)度匯報和時間提醒是最有效的更新主題。這些啟示為融資者在不同階段選擇合適的文本主題提供了實踐參考。

針對不同的項目類別，由于投資者的關(guān)注重點不一致，對信息更新的采納行為呈現(xiàn)不同趨勢。首先，體驗類項目與生活類項目的信息更新策略與更新主題基本一致，即融資前期應(yīng)該重點突出時間提醒和表示感謝，而避免回報有關(guān)、內(nèi)容更新以及社會化推廣的內(nèi)容；融資中期應(yīng)該重點更新進(jìn)度匯報和表示感謝的主題；在融資后期，進(jìn)度匯報、內(nèi)容更新、時間提醒、表示感謝以及社會化推廣都是比較有效的主題。其次，在藝術(shù)類項目中，融資前期的所有更新信息幾乎都沒有顯著正面影響，融資者可以考慮在這個階段不提供信號更新；在融資中期階段，應(yīng)該積極提供表示感謝和進(jìn)度匯報的信號；在融資后期階段，進(jìn)度匯報、時間提醒和表示感謝是比較有效的信息更新主題。

7 結(jié)語

眾籌市場中，由于擔(dān)心創(chuàng)意被剽竊，融資者通常不會把所有項目內(nèi)容一次性公之于眾，而會采用分階段對項目進(jìn)行更新，這為本文研究提供了數(shù)據(jù)支持。在融資過程中，應(yīng)該減少對內(nèi)部特征的信號更新，而增加對外部特征的信號更新。針對不同項目類別，應(yīng)該側(cè)重于更新不同的信號主題。體驗類項目與生活類項目的更新策略基本一致，而與藝術(shù)類項目的更新策略具有明顯差異。本文研究采用了來自美國的眾籌網(wǎng)站—Kickstarter作為主要研究數(shù)據(jù)，其研究結(jié)論對我國的眾籌融資項目的融資者信息披露和平臺機(jī)制設(shè)計也具有重要的指導(dǎo)意義。首先，對于信息披露，中美兩國對知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)現(xiàn)狀還存在一定程度的差異，相對來說，美國更加注重知識產(chǎn)權(quán)。在重視知識產(chǎn)權(quán)的國家中，階段性信號更新既能保證項目的順利融資，又能一定程度上保護(hù)創(chuàng)意。這對于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)不足的中國融資者來說尤其值得借鑒，在保護(hù)創(chuàng)意的基礎(chǔ)上如何提高項目融資績效，本文為中國融資者提供了一個信息披露參考。其次，對于中國的眾籌平臺機(jī)制設(shè)計來說，眾籌平臺期望盡可能撮合投資者與融資者，以提高項目融資成功率，但又要盡可能識別高質(zhì)量的項目進(jìn)行推薦，以保證平臺可持續(xù)發(fā)展。本文為中國眾籌平臺的機(jī)制設(shè)計提供了一種參考，一種合適的信號更新機(jī)制促使融資者能夠在最佳的時機(jī)更新最適合的信號主題，提高項目融資成功率。眾籌平臺也可以根據(jù)信號更新的內(nèi)容，監(jiān)控動態(tài)輿情，分析項目走勢，為輿情管理提供信息來源。最后，對于中國情景下的在線融資模式來說，2018 年是在線融資頻繁“爆雷”的一年，階段性信號更新展示了項目的質(zhì)量和實施進(jìn)度，對投資者判斷項目的真實質(zhì)量具有參考價值。階段性信號更新既包含文本主題，也涉及創(chuàng)業(yè)者對文本主題的態(tài)度和觀點，例如：文本研究的“進(jìn)度有關(guān)”的信號主題，文本作者對進(jìn)度的態(tài)度可能是樂觀的（例如：提前完成），也可能是悲觀的（例如：延期）。因此，階段性信號為中國投資者識別項目風(fēng)險，減少損失提供了一種手段。

未來的研究方向有：（1）本文采用文本層次聚類法對眾籌項目的更新文本進(jìn)行挖掘，并結(jié)合人工判斷得到最佳的聚類數(shù)量。實際上，LDA、p LSI等也是優(yōu)秀的文本主題分類算法，將來可以嘗試不同文本挖掘模型對文本進(jìn)行處理，提高文本分類效率和精度；（2）本文只對基于回報的眾籌模式展開了研究，眾籌模式還包含股權(quán)眾籌、科研眾籌以及慈善眾籌等。將來可以研究其他融資模式中信號更新模式的差異及其效果差異；（3）本文描述和解釋了眾籌項目文本更新模式的現(xiàn)象，但是缺少對現(xiàn)象背后的理論進(jìn)行深入分析，未來計劃從用戶行為角度以及心理學(xué)角度解釋在眾籌項目中信號更新效用差異的來源；（4）眾籌融資分為多種模式，典型的是以Kickstarter為代表的 “All-or-Nothing”模式，以Rockethub為代表的 “All-and-More”模式，以及以Indiegogo為代表的混合融資模式。本文研究數(shù)據(jù)來自Kickstarter，而沒有與其他融資模型進(jìn)行比較，這也是未來的研究方向之一。